涛思数据陶建辉：实现AI时代时序数据库向“数据平台”的转型

陶建辉

“【提示】2025第八届年度金猿颁奖典礼将在上海举行，此次榜单/奖项的评选依然会进行初审、公审、终审三轮严格评定，并会在国内外渠道大规模发布传播欢迎申报。

在数字化转型与AI技术爆发的浪潮中，时序数据库作为处理海量实时数据的核心工具，已成为工业互联网、自动驾驶、能源电力等领域的刚需。

作为国内时序数据库赛道的领军企业，涛思数据从2016年入局至今，凭借精准的赛道选择、持续的技术迭代与独特的发展策略，实现了从单一产品到生态化布局的跨越。

涛思数据通过“无问智推”“自动可视化面板”等核心技术，精准把握了AI时代时序数据库的演进方向，并借助IDMP平台完成了从“数据库”到“数据平台”的转型。

在数字化与AI深度融合的未来，时序数据应用场景将持续拓展，涛思数据凭借技术积累与生态布局，有望在时序数据库赛道实现更大突破，为全球用户提供更高效的时序数据处理解决方案。

八年磨一剑，铸就核心竞争优势

涛思数据为何聚焦时序数据库赛道？

首要驱动力来自新兴场景的爆发式数据需求。例如2016年AlphaGo掀起全球AI热潮，自动驾驶成为核心应用场景，车辆传感器产生的高频、连续时序数据，传统数据库难以高效处理。与此同时，能源革命推动电网向分布式转型，风电、光伏等新能源的普及让能源流动实时记录与调度需求激增，数据量呈指数级增长，对存储与处理效率提出极高要求。

其次，时序数据库的技术空白与市场潜力凸显。当时，时序数据库已在IT运维领域应用，滴滴、字节跳动等企业数百万台服务器的监测数据处理难题亟待解决，而工业物联网、零售智能化等场景的数字化转型，进一步扩大了时序数据的应用范围，但市场缺乏成熟解决方案时序数据库企业InfluxDB虽已入局并获融资，但产品表现未达预期。

从2016年至今，涛思数据核心产品TDengine历经多次迭代，从最初1.8万行C代码成长为全球安装量超94万套的成熟产品，关键里程碑勾勒出清晰发展路径。

2016年，我耗时两个月完成TDengine首个版本开发，创新性提出“一个数据采集点一张表”与“超级表”概念，在写入速度、查询效率与压缩率上展现显著优势，成功验证技术路线可行性并获得首批融资。

2018年年底，涛思数据发布首个可商用版本TDengine，成功签下首批客户合同，性能与稳定性已满足企业级需求。

而开源战略推进则是公司发展有一个个里程碑。2019年7月单机版开源，2020年8月集群版，2022年推出云原生版本并开源。

近两年涛思数据推出并开源TDgpt框架，专注时序数据预测、异常检测与补全，支持自定义Python算法接入，让TDengine从存储查询工具升级为具备高级分析能力的平台型产品。

最新的里程碑是生态化布局升级。2024年7月底发布工业数据管理平台（IDMP），标志着涛思数据从单一时序数据库供应商，向“数据采集-存储-分析-价值挖掘”全链路解决方案提供商转型，深度适配AI时代数据价值挖掘需求。

在竞争激烈的数据库市场，涛思数据脱颖而出，关键在于抓住开源战略、产品标准化与技术创新三大核心，形成独特竞争壁垒。

开源战略是获取市场信任的关键。TDengine核心代码完全开源，用户可自由下载测试，公司提供完整性能测试代码与文档，让产品性能“透明可见”。开放模式不仅降低试用成本，更吸引全球开发者参与社区建设，烟厂、钢铁、石油等行业企业主动寻求合作，开源成为最有效的“获客渠道”。

产品标准化是高效扩张的核心优势。TDengine支持标准SQL，能满足不同行业通用需求，避免应用类产品常见的大量定制化开发，让公司可集中资源投入核心技术迭代，实现“标准化产品规模化销售”。

技术创新是持续领先的根本保障。从“超级表”模型到开源架构、云原生适配，再到TDgpt与工业数据管理平台的推出，涛思数据始终聚焦时序数据处理核心痛点。独特数据模型让产品性能远超同类，工业数据管理平台则实现了从“工具”到“解决方案”的升级，精准契合AI时代需求。

打造了差异化竞争优势

破局AI时代时序数据库

AI技术的普及，给传统时序数据库带来了前所未有的挑战，也催生了其核心能力的迭代升级，主要体现在三个关键维度的演进。

首先，数据交互模式从“冰冷表格”向“语义化输出”变革。时序数据库不能仅返回数据本身，还需同步输出数据的业务语义、场景上下文等关键信息，通过标准化接口传递给AI，让智能体能够精准理解数据价值，真正发挥数据分析能力。这种“数据+语义”的输出模式，成为AI时代时序数据库的核心必备能力。

其次，数据消费逻辑从“主动查询（Pull）”向“智能推送（Push）”转型。无论是直接编写SQL语句，还是AI辅助的Text-to-SQL工具，用户必须明确“该问什么问题”，才能通过查询获取所需信息。但现实中面对海量时序数据用户往往“无从发问”。

这一困境推动时序数据库从“被动响应查询”转向“主动挖掘价值”，通过场景识别、智能分析，主动向用户推送关键洞察与可视化结果，将数据消费门槛降至最低。

最后，产品定位从“单一数据库”向“全链路数据平台”升级。AI时代对时序数据的需求，已不再局限于存储与查询，而是覆盖“采集-存储-实时计算-分析-可视化-报警”的全流程。

时序数据库的发展趋势是整合多环节能力，成为一站式数据平台：既要具备高效的时序数据存储与计算能力，又要拥有智能分析、可视化呈现、异常报警等上层应用功能，能够直接帮助用户挖掘数据价值，实现从“数据存储”到“价值输出”的闭环，为AI落地提供全流程支撑。

面对AI时代的时序数据库演进需求，涛思数据通过一系列核心技术突破，打造了差异化竞争优势，并以开放姿态赋能第三方应用，构建起完善的生态体系。

涛思数据提出的“无问智推”技术，核心是实现数据消费从“Pull”到“Push”的根本性转变，彻底解决用户“不会提问”的核心痛点。其核心逻辑是：基于TDengine独特的“一个数据采集点一张表”“超级表”“虚拟表”三大概念，结合场景化大模型，先自动识别数据所属场景（如奶茶店IoT、炼钢炉监测、汽车制造等），再通过大模型判断该场景下用户应关注的核心指标、报表类型与可视化面板，最后主动将这些分析结果推送给用户。

TDengine IDMP平台实现的“自动生成可视化面板”，核心是解决了Text-to-SQL落地难、查询不准确的行业痛点。依托“超级表”“虚拟表”等核心概念，TDengine几乎无需关联查询（Join操作），虚拟表可将多个设备、多个采集点的数据整合为一张“大宽表”，大幅降低了SQL查询的复杂度，为面板自动生成奠定基础。

涛思数据的流式计算引擎基于SQL构建，能够高效处理实时时序数据，让面板所需的实时分析结果快速生成，提升可视化面板的时效性与实用性。

另外不同于直接让AI生成SQL语句，TDengine先通过AI生成面板与报表的模板，再利用自研规则引擎将模板转化为100%准确的SQL语句，确保可视化面板的数据查询精准无误。

重塑3大核心素养

把控时序数据库未来发展

尽管互联网、移动互联网到AI时代的技术浪潮不断更迭，但创业者的核心能力本质未变，而是在时代背景下更加强调。

首先是极致的快速学习能力。AI技术的爆发让行业边界不断模糊，没有创业者能完全准备好迎接所有挑战——即便拥有AI技术背景，也可能欠缺销售、营销、产品落地等能力；即便擅长商业运营，也需快速掌握AI核心逻辑。唯有通过快速学习填补认知空白，主动拥抱新技术、新场景，才能跟上时代节奏，在变革中抓住机遇。

其次是强大的自驱力。创业者无需他人设定目标与安排任务，核心动力源于内心的极致追求。无论是立志成为行业第一，还是赶超标杆企业，这种明确的目标感能驱动创业者7×24小时全身心投入，在缺乏外部监督的情况下保持高效推进，这是穿越创业迷雾的关键动力。

最后是不怕失败的坚韧决心。创业过程中，内部的团队管理难题、外部的客户合作障碍、融资困境与经济环境压力等挫折无处不在。AI时代的竞争更激烈，失败风险更高，创业者必须具备“屡败屡战”的韧性，能从失败中快速复盘，在困境中坚持下去，才能最终突破重围。

未来10年，时序数据库的发展将紧扣技术融合与价值升级，核心趋势集中在两大方向：

一方面，与AI深度融合成为必然。云计算与时序数据库的结合已成为行业基础配置，而AI将成为下一个核心融合点，借助AI技术实现数据的智能分析与价值挖掘。

另一方面，时序数据库的终极价值是通过数据处理、分析、洞察，为用户的商业决策提供支撑。未来，时序数据库将进一步整合“采集-存储-计算-分析-可视化”全链路能力，打造端到端解决方案，让用户无需依赖第三方工具，即可从海量时序数据中直接提炼价值。

·申报人“陶建辉”简介：

陶建辉，涛思数据创始人·CEO，开源软件TDengine时序数据库主要作者，2024年“中国计算机学会(CCF)杰出工程师奖”获得者。1994年中国科大毕业后，赴美留学，先后在芝加哥Motorola、3Com等公司从事移动互联网的研发工作。2008年回到北京，先后创办科技企业“和信”和“快乐妈咪”。2017年5月创办涛思数据，专注AI原生的物联网、工业大数据平台研发。产品TDengine TSDB时序数据库在2019年7月开源后，在GitHub全球趋势排行榜上多次排名第一。2025年7月发布TDengine IDMP—AI原生的工业数据管理平台，首推“无问智推”概念，让数据自己说话。涛思数据已获红杉、GGV、经纬、明势资本等多家机构的近7000万美元的投资。

★本文由涛思数据创始人、CEO陶建辉撰写并投递参与“数据猿第八届年度金猿策划活动——2025中国大数据产业年度趋势人物十年先锋人物奖”评选。